基于商空间理论的模糊粒度计算方法

商空间信息粒度模型可以从不同角度、不同层次观察问题.本文首先将商空间理论中论域合成技术进行推广,根据已知的粒度知识给出了粒度搜索范围,在问题求解中,降低了计算复杂度.然后讨论了模糊商空间粒度计算和分层递阶结构的关系,用不同粒度的商空间模型来表示聚类的结构.据此提出了基于Gaussian型函数的模糊聚类算法(G-FCluster算法),算法用距离表示信息粒度,不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,并且不需要讨论参数的选择.将算法应用于中国证券市场,并与FCM算法进行比较.实验说明了算法可以很直观地从不同粒度(距离)观察聚类结果,大大降低了计算复杂度和空间复杂度,适于处理大数据量的样本.     

一种构造性的概率决策自组织分类器

从输入的原始信息得到特征通常需要复杂的非线性运算,直接找到这种算法是很困难的.而M-P神经元模型的几何意义指出:构造一个网络,使对给定的样本集能进行符合要求的分类,等价于求出一组领域,对给定样本集中的点,能按分类的要求用领域覆盖将它们分隔开来.但是,在实际的大规模应用中,如时间序列预测的典型问题--股票预测,其给定的样本集中可能含有异动点,会引起错误的学习结果,因此,有必要引入自组织和概率决策化方法,提高分类的正确性,同时还可降低神经网络的结构规模,提高识别的速度.作者给出一种构造性的概率决策自组织分类器SPDC(A Selfadjusting and Probabilistic Decision-making Classifier),重点讨论了在覆盖算法中引入自组织和概率决策化方法.     

基于覆盖算法的两层结构分类器设计

分类器设计是模式识别系统中的关键步骤之一。在目前的许多设计方法中，分类器大多采用的是单层结构，即直接将输入模式映射为识别出来的结果，这类结构虽然简单直观，但是往往难于发挥分类器设计算法的最大性能。文中从分类器的结构方面考虑，提出了一种基于覆盖算法的两层结构分类器的设计方法，并且与单层结构分类器做了实验分析对比，得出了在不明显增加构造复杂度的情况下两层结构的设计大大改善了分类器的性能。     

对图形识别具有平移、旋转、伸缩不变性的神经网络

本文讨论如何构造在平面刚体运动和伸缩变换下，具有不变性模式识别能力的神经网络，即建立一个前向多层的神经网络，它具有如下性质，若网络能识别某一样本，同同时也能识别该样本经刚体运动及伸缩之后的任一状态，按文中给出了的构造方法，得到的网络具有如下性质：网络对运动和伸缩变换具有不变性，拓扑结构简单，网络的元件个数为Ｏ（ｎ）连接复杂性低，每个元件的输入端只需Ｏ（ｎ）（其中ｎ是输入向量的维数）学习和识别的速度     

基于核覆盖算法的煤价预测

核覆盖算法是在一般覆盖算法的基础上引入了核函数而提出的。新的算法不仅克服了传统的预测方法中存在的局限性,而且融合了SVM中的核函数法与构造性学习的覆盖算法中的优点,具有计算量小、精度高等优点。将核覆盖算法用于煤炭价格的预测中,取得了比其他方法更好的结果,也充分体现了核覆盖算法的有效性。     

建立基于Internet/Intranet平台的MIS系统

详细介绍了C/S构件的传统MIS与基于Internet/Intranet的新一代管理信息系统在技术领域的差别,阐述了Intranet对现代企业管理带来的深刻影响,并对传统信息系统向Intranet的改造提出了对策和方法。     

基于覆盖算法的垃圾邮件过滤

电子邮件系统分类的正确性与风险性是评价邮件系统好坏的关键因素,邮件过滤是文本分类问题的一种特殊应用.将神经网络中的覆盖算法引入到邮件过滤中,结合多种特征降维方法进行邮件分类实验,并与SVM方法进行了比较.给出一个结合覆盖算法、合适的特征选择与降维方法的分类器,可以实现较好的效果.另外,根据垃圾邮件过滤在实际使用中的最小风险性的要求,从风险角度分析了覆盖算法对测试样本进行分类时的过程.根据分析结果提出对其拒识样本的处理过程进行改进,通过改变非垃圾邮件所属覆盖的影响范围降低了垃圾邮件过滤时的风险.     

构造型神经网络综述

构造型神经网络是一种能够处理大规模数据的新型神经网络模型,近年来得到深入研究和广泛应用.本文着重介绍构造型神经网络的基本原理,分析和比较其性能以及目前研究状态.进而分析该网络具备诸多优越性能的原因,讨论下一步研究方向,分析其应用价值.     

覆盖算法的概率模型

要从本质上提高覆盖算法的精度,必须在算法中引入全局的优化计算.为此,先将覆盖算法扩展成核覆盖算法(以高斯函数为核函数),再利用高斯函数的概率意义(高斯分布),为核覆盖算法建立一个有限混合概率模型,在此基础上,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,并利用EM(expectation maximization)方法进行求解,完成对覆盖算法的全局优化计算,从而扩大覆盖方法的使用范围并提高算法的精度,且将它从确定的模型扩展成概率的模型,后者更具抗噪声干扰的能力.最后给出模拟实验,实验比较结果表明,经优化后的概率模型确实提高了算法的精度.     

关于做好基层电视媒体新闻节目策划的思考

网络信息技术的发展不仅改变了新闻传播的媒介生态,而且让广大观众对电视新闻节目质量提出了更高要求。对于基层电视媒体而言,做好新闻节目策划,推出具有地方特色的独家新闻是提高基层电视媒体吸引力和竞争力的重要路径。